Python：根据列/行创建具有填充值的数组

Question

假设您正在尝试创建由值矩阵（numpy数组）表示的合成图像10x10。此图像有三个被阻止的部分。在左上方的块中，列0-4和行0-4，值将为1.右侧块，列5-9和行0-9，将为0.剩余区域，列0-4和行5-9，将是2.（见附图）

创建此类对象的最快方法是什么？我知道您可以创建一个零数组并迭代地更改每列中的值，但我也理解这不是一种有效的方法。我假设它只涉及使用np.array生成数组，但我不太确定语法。

Answer 1

我的第一个想法是创建0的“空”数组，然后填充1和2的块。 E.g。

In [145]: C = np.zeros((10,10), int)

In [146]: C[:4,:4]=1

In [147]: C[:4,5:9]=2

In [148]: C
Out[148]: 
array([[1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

您也可以创建块（使用np.ones等），并将它们连接起来。 hstack和vstack只是连接的替代API。但是，在编译代码中，concatenate最终会使用这个initialize和assign方法。熟悉这两种方法是个好主意。

Answer 2

怎么样，

import numpy as np

a = np.ones((5,5))
b = a*2.
c = np.zeros((10,5))

np.hstack((np.vstack((a,b)),c))

Answer 3

这是一个功课问题吗？与numpy.concatenate和numpy.ones玩游戏，看看你如何去。

Answer 4

对于类似于您的简单模式，您可以使用基本广播：

>>> numpy.array([1]*5 + [2]*5)[:,None] * numpy.array([1]*5 + [0]*5)
array([[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0]])

[:,None]只是添加了第二条轴，所以我们有一个（10,1）大小数组，而不是（10，）大小数组，然后可以将其与（10，）数组相乘。直接使用广播。

或更简洁地说：

>>> numpy.outer([1]*5 + [2]*5, [1]*5 + [0]*5)

给出相同的结果。